આઉટબેક બ્રેડ રેસીપી

અહીં આઉટબૉક રેસ્ટોરન્ટ ચેઇનમાં પીરસવામાં આવેલ અદ્ભુત ઘેરા બ્રેડનું કૉપિરેટ વર્ઝન છે.

બ્રેડ સહેજ મીઠી હોય છે અને ફાયબર સાથે રાઈના લોટને આભારી છે. આ રેસીપી બે મોટા loaves અથવા છ મીની loaves અને સુંદર થીજી કરશે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. 2 કપ કપના કપમાં 1/2 કપ ગરમ પાણી પર ખમીર છંટકાવ. ખાંડ માં જગાડવો અને 6 મિનિટ ઊભા અથવા શેમ્પેન સુધી દો.
  2. દરમિયાન મોટા મિશ્રણ વાટકીમાં, કાકવી , મીઠું , તેલ અને રાઈના લોટ સાથે 1 કપ ગરમ પાણી ભેગા કરો. એક સરળ સખત મારપીટ પ્રાપ્ત થાય છે ત્યાં સુધી હરાવ્યું. ભેગા કરવા માટે stirring, ખમીર-પાણી-ખાંડ મિશ્રણ ઉમેરો.
  3. બધા હેતુવાળા લોટમાં કામ કરો જ્યાં સુધી કણક સરળ અને લાંબા સમય સુધી સ્ટીકી, ખૂબ નરમ અને સ્થિતિસ્થાપક છે. થોડી મિનિટો ભેળવો. ઉકાળીને વાટકામાં બમણું થઈ જવા દો. નીચે પંચ
  1. 2 મોટા રાઉન્ડમાં રૅટોમાં આકારમાં થોડા ઇંચને ગ્રીસ અને કોર્નમેઇલ-ડૂટેડ કૂકી શીટ પર મૂકવામાં આવે છે અથવા 6 મીની રૅઅફ પેન ભરે છે, જે મસાલેદાર અને કણક સાથે કોર્નમેલમાં છૂંદેલા હોય છે, તે આ થોડું તવાઓને વચ્ચે સમાનરૂપે વિભાજન કરે છે. ક્યાં રીતે, કદમાં બમણું થઈ ગયા પછી ગરમ પાણીમાં રોટલી વધે.
  2. લગભગ 30 મિનિટ માટે 375 ડીગ્રી એફ ખાતે મોટા રખડુ બનાવતા રહો અથવા પેટ્રોલમાં ખોપરી જોડે ખોપરી અવાજ ન થાય ત્યાં સુધી. પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી માંથી દૂર કરો અને તરત જ વાયર રેક પરિવહન માટે સંપૂર્ણપણે કૂલ. તેમને ઠંડું કૂદકો પર છોડી દેવાથી વારાફરતી નીચલા પોપડા થઈ શકે છે.
  3. મીની રોટ્ઝ માટે, શુષ્ક ungreased કૂકી શીટ્સ પર મૂકો, કેટલાક ઇંચ સિવાય. જ્યારે કદમાં બમણું થયું, ત્યારે 20 મિનિટ માટે 375 F પર સાલે બ્રે. કરો. પકાવવાની નાની ભઠ્ઠીમાંથી દૂર કરો અને વાયર રેક પર પેનથી બહાર નીકળો. ઠંડુ થઈ ગયા પછી, તમે તેમને વરખ પેન માં મૂકી શકો છો જો તમે તેને માં સાલે બ્રેક કરવા માટે વપરાય છે
  4. યોગ્ય રીતે લપેટી ત્યારે, આ બ્રેડ સુંદર થીજી.

સ્ત્રોત: "રેસ્ટોરન્ટ રિસીપ્ચ સિક્રેટ્સઃ એન્ડ ગ્લોબલ પીપ્ઝર (સિક્રેટ રેસિપિ બુક્સ) દ્વારા પ્રિન્ટની બહાર" ઘરની પ્રખ્યાત ફૂડનું અનુકરણ કરવા માટેની અન્ય માહિતી "

વધુ Copycat રેસિપિ

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 56
કુલ ચરબી 1 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 0 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 1 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 411 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 11 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 1 જી
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)